High-brightness all semiconductor laser at 1.57 µm for space-borne lidar measurements of atmospheric carbon dioxide: device design and analysis of requirements

The availability of suitable laser sources is one of the main challenges in future space missions for accurate measurement of atmospheric CO2. The main objective of the European project BRITESPACE is to demonstrate the feasibility of an all-semiconductor laser source to be used as a space-borne laser transmitter in an Integrated Path Differential Absorption (IPDA) lidar system. We present here the proposed transmitter and system architectures, the initial device design and the results of the simulations performed in order to estimate the source requirements in terms of power, beam quality, and spectral properties to achieve the required measurement accuracy. The laser transmitter is based on two InGaAsP/InP monolithic Master Oscillator Power Amplifiers (MOPAs), providing the ON and OFF wavelengths close to the selected absorption line around 1.57 µm. Each MOPA consists of a frequency stabilized Distributed Feedback (DFB) master oscillator, a modulator section, and a tapered semiconductor amplifier optimized to maximize the optical output power. The design of the space-compliant laser module includes the beam forming optics and the thermoelectric coolers.The proposed system replaces the conventional pulsed source with a modulated continuous wave source using the Random Modulation-Continuous Wave (RM-CW) approach, allowing the designed semiconductor MOPA to be applicable in such applications. The system requirements for obtaining a CO2 retrieval accuracy of 1 ppmv and a spatial resolution of less than 10 meters have been defined. Envelope estimated of the returns indicate that the average power needed is of a few watts and that the main noise source is the ambient noise.

Monolithic master oscillator power amplifier at 1.58 µm for lidar measurements

Nowadays the interest in high power semiconductor devices is growing for applications such as telemetry, lidar system or free space communications. Indeed semiconductor devices can be an alternative to solid state lasers because they are more compact and less power consuming. These characteristics are very important for constrained and/or low power supply environment such as airplanes or satellites. Lots of work has been done in the 800-1200 nm range for integrated and free space Master Oscillator Power Amplifier (MOPA) [1]-[3]. At 1.5 ?m, the only commercially available MOPA is from QPC [4]: the fibred output power is about 700 mW and the optical linewidth is 500 kHz. In this paper, we first report on the simulations we have done to determine the appropriate vertical structure and architecture for a good MOPA at 1.58 ?m (section II). Then we describe the fabrication of the devices (section III). Finally we report on the optical and electrical measurements we have done for various devices (section IV).

High brightness semiconductor lasers as transmitters for space lidar systems

High brightness semiconductor lasers are potential transmitters for future space lidar systems. In the framework of the European Project BRITESPACE, we propose an all-semiconductor laser source for an Integrated Path Differential Absorption lidar system for column-averaged measurements of atmospheric CO2 in future satellite missions. The complete system architecture has to be adapted to the particular emission properties of these devices using a Random Modulated Continuous Wave approach. We present the initial experimental results of the InGaAsP/InP monolithic Master Oscillator Power Amplifiers, providing the ON and OFF wavelengths close to the selected absorption line around 1572 nm.

Random-modulation cw lidar system for space-borne carbon dioxide remote sensing based on a high-brightness semiconductor laser

In this paper, we report on the progresses of the BRITESPACE Consortium in order to achieve space-borne LIDAR measurements of atmospheric carbon dioxide concentration based on an all semiconductor laser source at 1.57 ?m. The complete design of the proposed RM-CW IPDA LIDAR has been presented and described in detail. Complete descriptions of the laser module and the FSU have been presented. Two bended MOPAs, emitting at the sounding frequency of the on- and off- IPDA channels, have been proposed as the transmitter optical sources with the required high brightness. Experimental results on the bended MOPAs have been presented showing a high spectral purity and promising expectations on the high output power requirements. Finally, the RM-CW approach has been modelled and an estimation of the expected SNR for the entire system is presented. Preliminary results indicate that a CO2 retrieval precision of 1.5 ppm could be achieved with an average output power of 2 W for each channel.

Modelado de un sistema de telemetría LIDAR CW-RM

Los sistemas LIDAR (Light Detection and Ranging) permiten medir la distancia entre dos puntos, evaluando el tiempo que tarda una señal óptica (generalmente procedente de un Láser) en hacer un recorrido de ida y vuelta entre dichos puntos. En los sistemas CW-RM (Continuous Wave - Random Modulated) esta evaluación se hace calculando la correlación entre la señal emitida (pseudoaleatoria) y la recibida (cuyo retardo depender de la distancia entre los puntos). Este sistema CW-RM tiene la ventaja sobre los TOF (Time Of Flight) de que funcionan bien ún con señales recibidas de reducida relación señal a ruido. La precisión de la medida, depende, entre otros parámetros, del tiempo de bit de la secuencia pseudoaleatoria y de la frecuencia de muestreo del sistema que capta las señales y posteriormente las correla. El objetivo del presente trabajo es realizar un sistema de gran precisión, utilizando señales pseudoaleatorias de tiempo de bit de centenas de pico segundo y frecuencia de muestreo de Gs/s, para lo que deberemos utilizar equipamiento disponible en laboratorio, as mismo deberemos seleccionar y con guiar los láseres emisores para que puedan trabajar a estas velocidades. La primera etapa del proyecto será el conocimiento del instrumental de laboratorio que vamos a utilizar en el set-up. La segunda etapa será la realización de un primer montaje en el que se conectará emisor y receptor a través de una fibra óptica de longitud conocida. Esto nos permitir á el desarrollo de algoritmos para extraer información de la medida y para una calibración del instrumental para posteriores medidas. La tercera etapa es el diseño definitivo con emisor al aire para el que tendremos que ajustar todos los elementos ópticos del sistema, de modo que se pueda detectar la luz reflejada y además se pueda reducir parte de la luz de background.

Metodología para la caracterización de formaciones de vegetación de ribera y su morfología fluvial asociada utilizando datos LiDAR e imágenes digitales de alta resolución

En el presente documento se presenta una nueva metodología para la caracterización de formaciones de vegetación de ribera y su morfología fluvial asociada. La metodología está basada en la utilización de sensores aerotransportados LiDAR y Cámara Digital multiespectral de gran formato junto a perfiles batimétricos tomados en campo. Este trabajo pone de manifiesto la utilidad de los datos captados por sensores LiDAR y cámaras digitales aerotransportadas en aplicaciones medioambientales.

Aplicaciones de la teledetección láser (LiDAR) en la caracterización y gestión del medio fluvial

Las últimas técnicas de teledetección existentes en el mercado han abierto la posibilidad de introducir mejoras en los trabajos de caracterización y gestión del medio fluvial. Es el caso de los sensores láser transportados desde plataformas aéreas, cuyas innovaciones tecnológicas suponen un gran incremento de la resolución horizontal, y sobre todo vertical, de las imágenes y datos resultantes. Estas técnicas, conocidas con el nombre genérico de LiDAR (Light Detection and Ranging) están ya siendo empleadas en la actualidad en multitud de aplicaciones relacionadas con la ingeniería civil, la creación de cartografía especializada, o la gestión del medio natural. Sin embargo, hasta la fecha, existen escasas referencias sobre la utilización de esta herramienta en la caracterización y gestión del medio fluvial. Este artículo repasa las principales características técnicas de la teledetección láser, la evolución sufrida por esta herramienta en los últimos años, y muy especialmente las aplicaciones que ofrece para el manejo de los sistemas fluviales. Se exponen, además, ejemplos prácticos de utilización de los datos LiDAR en el medio ribereño, en diferentes tramos y cauces, algunos de ellos pertenecientes a la cuenca del Ebro.

Aplicaciones del lidar en la restauración fluvial: Simulación hidráulica y empleo de ric-dar en el estudio geomorfológico y de vegetación de ribera.

Hoy en día los nuevos desarrollos en teledetección permiten la mejora de la caracterización y gestión del entorno fluvial. Especial relevancia muestra el escaneo laser aerotransportado. Este sistema es conocido como LiDAR (Light Detection and Ranging) y desde sus orígenes ha mejorado de manera excepcional sus resultados tanto en la precisión espacial de los puntos obtenidos, su post-procesado como su clasificación. Todo ello con una reducción de los costes, ahora asumible para ser incorporado en los proyectos de restauración fluvial. Sin embargo, no ha sido hasta fechas recientes cuando han comenzado a aparecer referencias en este sentido. Dando continuidad a esta línea de investigación, en este trabajo se presenta el resumen de los avances en relación al papel que puede presentar la tecnología LiDAR en un proyecto de restauración fluvial.

Laser remote sensing applications (LiDAR) in forest hydrology and the management of river ecosystems.

La utilización de sensores láser desde plataformas aéreas (LiDAR) ofrece nuevas posibilidades en el cartografiado de sistemas fluviales, tanto en áreas densamente cubiertas por vegetación, como en aquellas que presentan una escasa cubierta. La información topográfica de alta resolución que se obtiene a partir de las medidas láser puede ser utilizada en el análisis y estimación de diversas variables hidrológicas, y en el estudio de diferentes componentes del medio fluvial. Entre éstas, cabe citar la vegetación riparia, la morfología fluvial, el régimen hidrológico o el grado de alteración de los ecosistemas debido a las presiones de origen antrópico. La gestión del medio fluvial puede ser mejorada en gran medida gracias a la precisión y fiabilidad de esta información. En muchas ocasiones, el escaso relieve de los valles fluviales y la densa cubierta vegetal que existe en ellos han dificultado la aplicación de otras técnicas de teledetección. Sin embargo, los datos obtenidos mediante altimetría láser son especialmente aconsejables para estos trabajos, mediante análisis numéricos o a través de la simple interpretación de las imágenes obtenidas. Este artículo muestra las posibilidades de uso de los datos LiDAR en hidrología forestal y en la gestión de zonas húmedas, a lo largo de tramos con condiciones climáticas bien diferenciadas. En todas ellas, se comparan los resultados obtenidos mediante la aplicación de distinto software, con el fin de mostrar la mejor metodología de tratamiento de la información láser. Asimismo, se muestra la diferencia con otras técnicas de teledetección, y se muestra la fácil integración de los datos LiDAR con otras herramientas y metodologías de estudio de las variables citadas.

Modelo de estimación del contenido de carbono sobre el suelo en bosque húmedo tropical de la Amazonía Occidental usando tecnología LiDAR aerotransportada.

El modelo aplicado en el estudio, se basa en una metodología publicada en trabajos anteriores en bosques tropicales. El análisis se apoya en información obtenida con tecnología LiDAR aerotransportada y datos de censo de una mega-parcela forestal de 50 ha, en el Parque Nacional ?Yasuní? (PNY) en Ecuador. La metodología considera los hábitats topográficos, la distribución espacial de las parcelas de ajuste y validación en el diseño de muestreo y un modelo general para estimación de densidad de carbono. El modelo se ajusta usando técnicas de análisis de regresión lineal (R2=0,89, RMSE=8,67 MgC ha-1). Este enfoque metodológico hace posible calibraciones más precisas y permite cartografiar la distribución espacial de la biomasa sobre el suelo en alta resolución para una mejor estimación de las reservas de carbono en bosque tropical.

Spatially-Explicit Testing of a General Aboveground Carbon Density Estimation Model in aWestern Amazonian Forest Using Airborne LiDAR

Mapping aboveground carbon density in tropical forests can support CO2 emissionmonitoring and provide benefits for national resource management. Although LiDAR technology has been shown to be useful for assessing carbon density patterns, the accuracy and generality of calibrations of LiDAR-based aboveground carbon density (ACD) predictions with those obtained from field inventory techniques should be intensified in order to advance tropical forest carbon mapping. Here we present results from the application of a general ACD estimation model applied with small-footprint LiDAR data and field-based estimates of a 50-ha forest plot in Ecuador?s Yasuní National Park. Subplots used for calibration and validation of the general LiDAR equation were selected based on analysis of topographic position and spatial distribution of aboveground carbon stocks. The results showed that stratification of plot locations based on topography can improve the calibration and application of ACD estimation using airborne LiDAR (R2 = 0.94, RMSE = 5.81 Mg?C? ha?1, BIAS = 0.59). These results strongly suggest that a general LiDAR-based approach can be used for mapping aboveground carbon stocks in western lowland Amazonian forests.

LiDAR remote sensing applied to forest resources assessment

Disponer de información precisa y actualizada de inventario forestal es una pieza clave para mejorar la gestión forestal sostenible y para proponer y evaluar políticas de conservación de bosques que permitan la reducción de emisiones de carbono debidas a la deforestación y degradación forestal (REDD). En este sentido, la tecnología LiDAR ha demostrado ser una herramienta perfecta para caracterizar y estimar de forma continua y en áreas extensas la estructura del bosque y las principales variables de inventario forestal. Variables como la biomasa, el número de pies, el volumen de madera, la altura dominante, el diámetro o la altura media son estimadas con una calidad comparable a los inventarios tradicionales de campo. La presente tesis se centra en analizar la aplicación de los denominados métodos de masa de inventario forestal con datos LIDAR bajo diferentes condiciones y características de masa forestal (bosque templados puros y mixtos) y utilizando diferentes bases de datos LiDAR (información proveniente de vuelo nacionales e información capturada de forma específica). Como consecuencia de lo anterior, se profundiza en la generación de inventarios forestales continuos con LiDAR en grandes áreas. Los métodos de masa se basan en la búsqueda de relaciones estadísticas entre variables predictoras derivadas de la nube de puntos LiDAR y las variables de inventario forestal medidas en campo con el objeto de generar una cartografía continua de inventario forestal. El rápido desarrollo de esta tecnología en los últimos años ha llevado a muchos países a implantar programas nacionales de captura de información LiDAR aerotransportada. Estos vuelos nacionales no están pensados ni diseñados para fines forestales por lo que es necesaria la evaluación de la validez de esta información LiDAR para la descripción de la estructura del bosque y la medición de variables forestales. Esta información podría suponer una drástica reducción de costes en la generación de información continua de alta resolución de inventario forestal. En el capítulo 2 se evalúa la estimación de variables forestales a partir de la información LiDAR capturada en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA-LiDAR) en España. Para ello se compara un vuelo específico diseñado para inventario forestal con la información de la misma zona capturada dentro del PNOA-LiDAR. El caso de estudio muestra cómo el ángulo de escaneo, la pendiente y orientación del terreno afectan de forma estadísticamente significativa, aunque con pequeñas diferencias, a la estimación de biomasa y variables de estructura forestal derivadas del LiDAR. La cobertura de copas resultó más afectada por estos factores que los percentiles de alturas. Considerando toda la zona de estudio, la estimación de la biomasa con ambas bases de datos no presentó diferencias estadísticamente significativas. Las simulaciones realizadas muestran que las diferencias medias en la estimación de biomasa entre un vuelo específico y el vuelo nacional podrán superar el 4% en áreas abruptas, con ángulos de escaneo altos y cuando la pendiente de la ladera no esté orientada hacia la línea de escaneo. En el capítulo 3 se desarrolla un estudio en masas mixtas y puras de pino silvestre y haya, con un enfoque multi-fuente empleando toda la información disponible (vuelos LiDAR nacionales de baja densidad de puntos, imágenes satelitales Landsat y parcelas permanentes del inventario forestal nacional español). Se concluye que este enfoque multi-fuente es adecuado para realizar inventarios forestales continuos de alta resolución en grandes superficies. Los errores obtenidos en la fase de ajuste y de validación de los modelos de área basimétrica y volumen son similares a los registrados por otros autores (usando un vuelo específico y parcelas de campo específicas). Se observan errores mayores en la variable número de pies que los encontrados en la literatura, que pueden ser explicados por la influencia de la metodología de parcelas de radio variable en esta variable. En los capítulos 4 y 5 se evalúan los métodos de masa para estimar biomasa y densidad de carbono en bosques tropicales. Para ello se trabaja con datos del Parque Nacional Volcán Poás (Costa Rica) en dos situaciones diferentes: i) se dispone de una cobertura completa LiDAR del área de estudio (capitulo 4) y ii) la cobertura LiDAR completa no es técnica o económicamente posible y se combina una cobertura incompleta de LiDAR con imágenes Landsat e información auxiliar para la estimación de biomasa y carbono (capitulo 5). En el capítulo 4 se valida un modelo LiDAR general de estimación de biomasa aérea en bosques tropicales y se compara con los resultados obtenidos con un modelo ajustado de forma específica para el área de estudio. Ambos modelos están basados en la variable altura media de copas (TCH por sus siglas en inglés) derivada del modelo digital LiDAR de altura de la vegetación. Los resultados en el área de estudio muestran que el modelo general es una alternativa fiable al ajuste de modelos específicos y que la biomasa aérea puede ser estimada en una nueva zona midiendo en campo únicamente la variable área basimétrica (BA). Para mejorar la aplicación de esta metodología es necesario definir en futuros trabajos procedimientos adecuados de medición de la variable área basimétrica en campo (localización, tamaño y forma de las parcelas de campo). La relación entre la altura media de copas del LiDAR y el área basimétrica (Coeficiente de Stock) obtenida en el área de estudio varía localmente. Por tanto es necesario contar con más información de campo para caracterizar la variabilidad del Coeficiente de Stock entre zonas de vida y si estrategias como la estratificación pueden reducir los errores en la estimación de biomasa y carbono en bosques tropicales. En el capítulo 5 se concluye que la combinación de una muestra sistemática de información LiDAR con una cobertura completa de imagen satelital de moderada resolución (e información auxiliar) es una alternativa efectiva para la realización de inventarios continuos en bosques tropicales. Esta metodología permite estimar altura de la vegetación, biomasa y carbono en grandes zonas donde la captura de una cobertura completa de LiDAR y la realización de un gran volumen de trabajo de campo es económica o/y técnicamente inviable. Las alternativas examinadas para la predicción de biomasa a partir de imágenes Landsat muestran una ligera disminución del coeficiente de determinación y un pequeño aumento del RMSE cuando la cobertura de LiDAR es reducida de forma considerable. Los resultados indican que la altura de la vegetación, la biomasa y la densidad de carbono pueden ser estimadas en bosques tropicales de forma adecuada usando coberturas de LIDAR bajas (entre el 5% y el 20% del área de estudio). ABSTRACT The availability of accurate and updated forest data is essential for improving sustainable forest management, promoting forest conservation policies and reducing carbon emissions from deforestation and forest degradation (REDD). In this sense, LiDAR technology proves to be a clear-cut tool for characterizing forest structure in large areas and assessing main forest-stand variables. Forest variables such as biomass, stem volume, basal area, mean diameter, mean height, dominant height, and stem number can be thus predicted with better or comparable quality than with costly traditional field inventories. In this thesis, it is analysed the potential of LiDAR technology for the estimation of plot-level forest variables under a range of conditions (conifer & broadleaf temperate forests and tropical forests) and different LiDAR capture characteristics (nationwide LiDAR information vs. specific forest LiDAR data). This study evaluates the application of LiDAR-based plot-level methods in large areas. These methods are based on statistical relationships between predictor variables (derived from airborne data) and field-measured variables to generate wall to wall forest inventories. The fast development of this technology in recent years has led to an increasing availability of national LiDAR datasets, usually developed for multiple purposes throughout an expanding number of countries and regions. The evaluation of the validity of nationwide LiDAR databases (not designed specifically for forest purposes) is needed and presents a great opportunity for substantially reducing the costs of forest inventories. In chapter 2, the suitability of Spanish nationwide LiDAR flight (PNOA) to estimate forest variables is analyzed and compared to a specifically forest designed LiDAR flight. This study case shows that scan angle, terrain slope and aspect significantly affect the assessment of most of the LiDAR-derived forest variables and biomass estimation. Especially, the estimation of canopy cover is more affected than height percentiles. Considering the entire study area, biomass estimations from both databases do not show significant differences. Simulations show that differences in biomass could be larger (more than 4%) only in particular situations, such as steep areas when the slopes are non-oriented towards the scan lines and the scan angles are larger than 15º. In chapter 3, a multi-source approach is developed, integrating available databases such as nationwide LiDAR flights, Landsat imagery and permanent field plots from SNFI, with good resultos in the generation of wall to wall forest inventories. Volume and basal area errors are similar to those obtained by other authors (using specific LiDAR flights and field plots) for the same species. Errors in the estimation of stem number are larger than literature values as a consequence of the great influence that variable-radius plots, as used in SNFI, have on this variable. In chapters 4 and 5 wall to wall plot-level methodologies to estimate aboveground biomass and carbon density in tropical forest are evaluated. The study area is located in the Poas Volcano National Park (Costa Rica) and two different situations are analyzed: i) available complete LiDAR coverage (chapter 4) and ii) a complete LiDAR coverage is not available and wall to wall estimation is carried out combining LiDAR, Landsat and ancillary data (chapter 5). In chapter 4, a general aboveground biomass plot-level LiDAR model for tropical forest (Asner & Mascaro, 2014) is validated and a specific model for the study area is fitted. Both LiDAR plot-level models are based on the top-of-canopy height (TCH) variable that is derived from the LiDAR digital canopy model. Results show that the pantropical plot-level LiDAR methodology is a reliable alternative to the development of specific models for tropical forests and thus, aboveground biomass in a new study area could be estimated by only measuring basal area (BA). Applying this methodology, the definition of precise BA field measurement procedures (e.g. location, size and shape of the field plots) is decisive to achieve reliable results in future studies. The relation between BA and TCH (Stocking Coefficient) obtained in our study area in Costa Rica varied locally. Therefore, more field work is needed for assessing Stocking Coefficient variations between different life zones and the influence of the stratification of the study areas in tropical forests on the reduction of uncertainty. In chapter 5, the combination of systematic LiDAR information sampling and full coverage Landsat imagery (and ancillary data) prove to be an effective alternative for forest inventories in tropical areas. This methodology allows estimating wall to wall vegetation height, biomass and carbon density in large areas where full LiDAR coverage and traditional field work are technically and/or economically unfeasible. Carbon density prediction using Landsat imaginery shows a slight decrease in the determination coefficient and an increase in RMSE when harshly decreasing LiDAR coverage area. Results indicate that feasible estimates of vegetation height, biomass and carbon density can be accomplished using low LiDAR coverage areas (between 5% and 20% of the total area) in tropical locations.

3D Maize Plant Reconstruction Based on Georeferenced Overlapping LiDAR Point Clouds

3D crop reconstruction with a high temporal resolution and by the use of non-destructive measuring technologies can support the automation of plant phenotyping processes. Thereby, the availability of such 3D data can give valuable information about the plant development and the interaction of the plant genotype with the environment. This article presents a new methodology for georeferenced 3D reconstruction of maize plant structure. For this purpose a total station, an IMU, and several 2D LiDARs with different orientations were mounted on an autonomous vehicle. By the multistep methodology presented, based on the application of the ICP algorithm for point cloud fusion, it was possible to perform the georeferenced point clouds overlapping. The overlapping point cloud algorithm showed that the aerial points (corresponding mainly to plant parts) were reduced to 1.5%–9% of the total registered data. The remaining were redundant or ground points. Through the inclusion of different LiDAR point of views of the scene, a more realistic representation of the surrounding is obtained by the incorporation of new useful information but also of noise. The use of georeferenced 3D maize plant reconstruction at different growth stages, combined with the total station accuracy could be highly useful when performing precision agriculture at the crop plant level.